RISE
NYTT PROJEKT INOM YTANALYS:
DIGI-TUBE - Digitaliserad in-line-mätning och analys av ytdefekter på rör
P
rojektet Digi-Tube har nyligen blivit beviljat finansiering inom det strategiska innovationsprogrammet för Processindustriell IT och Automation, PiiA. Resultaten i projektet kommer ge möjlighet att ersätta manuell avsyning av ytdefekter med automatiserad kvalitetskontroll med maskinseende system. Projektet utgår från produktion av stålrör och de ytdefekter som uppkommer i tillverkningsprocessen. Målet är att utveckla en lösning för automatiserad avsyning av rör som skulle bidra till minskade kassationer och reklamationer samt ökad konkurrenskraft genom effektivare produktion och bättre utnyttjande av råvaror. I förlängningen kan detta komma att möjliggöra att i framtiden med hjälp av datahantering och återkoppling och styrning av tidigare steg i tillverkningsprocessen styra tillverkningen mot färre defekter och därmed minskat behov av efterbearbetning och eventuella kassationer. I dagens produktion görs kvalitetskontroll i form av manuell avsyning vilket är både tid- och resurskrävande, och därmed även personberoende och svårt att kvalitetssäkra. Projektet Digi-Tube har som mål att möjliggöra in-line-mätning av ytdefekter genom ett projektupplägg som bland annat innefattar: 36
» Samarbete mellan slutanvändare och leverantörer för identifiering och utprovning av sensorer, och kombinationer av sensorer, » Utveckling av mätsystem och datahantering för att kunna presentera information om ytdefekter. Målet med projektet är att identifiera lämpliga analysmetoder som kan detektera ytdefekterna in-line samt utreda olika alternativ för att effektivt hantera den mätdata som genereras. Med maskinseende system finns potential att skapa en kvalitetssäkrad process med möjlighet till spårning och justering tillbaka i processkedjan. Med stöd av AI kan maskinseende system identifiera ytdefekter i tillverkningen samt hjälpa till att öka effektiviteten i produktionen. På längre sikt skulle även en automatiserad åtgärd av ytdefekterna, slipning, kunna införas. Ytdefekternas beskaffenhet gör att flera olika tekniker sannolikt krävs för att detektera dem korrekt. De syns från ytan, men omfattningen ner i materialet komplicerar bilden liksom att man vill undvika att identifiera ytavvikelser som inte är defekter. Detta innebär att data från olika sensorer och mättekniker kan komma att behöva hanteras och analyseras för att ge en korrekt bild av defekterna. Lösningen kan appliceras på liknande
applikationer och frågeställningar såsom exempelvis detektion av ytdefekter i samband med extrudering och valsning av aluminium, lackering av rörformade komponenter eller detaljer med likartad kurvatur, valsning av stålstänger med mera. Projektgruppen består av Sandvik Materials Technology, LIMAB, Unibap, Mittuniversitetet, Swerim och projektet leds av RISE. Projekten pågår från september 2021 till mars 2023. Budgeten är 5.5 miljoner kronor varav hälften kommer från industrin. Utlysningen har skett inom det strategiska innovationsprogrammet PIIA, Processindustriell IT och automation. TEXT: CHARLOTTE IREHOLM
Utlysningen våren 2021 Syftet med utlysningen var att öka hållbarhet och konkurrenskraft hos svensk processindustri genom att öka användningen av ny teknik och avancerad dataanalys i värdekedjor kopplade till processindustrin, både inom och mellan företag. 27 projektansökningar skickades in varav 11 genomförbarhetsstudier och 16 för FUI-projekt. I september beslutades 10 projekt att beviljas, av dessa är 5 genomförbarhetsstudier och 5 FUI-projekt.
